COVID-19 en Bolivia

Juan Cristóbal Birbuet & Rafael López V.
Última actualización: 29 julio, 2020, 17:30:52 -04

Número de Reproducción Efectivo dependiente del tiempo (Rt)

En esta sección se presenta el cálculo semanal del Número de Reproducción Efectivo dependiente del tiempo (Rt) para Bolivia y sus 9 Departamentos. El cálculo se actualiza cada semana y se efectúa con base en el reporte oficial de personas fallecidas, en lugar de hacerlo con el número de personas infectadas. Lo anterior permite reducir el “ruido estadístico” que suele producirse a causa de las variaciones en el número de los test que se realizan, la demora en los resultados de los test, y/o cambios en el protocolo de los test.

En nuestro caso, Rt muestra la velocidad de propagación semanal del virus. Un Rt=1, muestra que durante esa semana la epidemia no creció exponencialmente y se estabilizó; un Rt <1, sugiere que en esa semana la epidemia estuvo en declive y bajo “control”, y un Rt> 1 sugiere que en la semana la epidemia tuvo un crecimiento exponencial y puede considerarse “fuera de control”. En la pandemia actual, se debe mirar hacia Rt para evaluar la transmisión viral, lo que importa es obtener un Rt < 1 de forma consistente, semana tras semana, hasta extinguir la epidemia.

¿Cuál es la diferencia entre R0 y Rt? Mientras que R0 describe el potencial de propagación inicial de una infección en una población completamente susceptible, el número reproductivo efectivo, Rt, captura la transmisión una vez que el virus se propaga y a medida que se inician las medidas de contención

Rt en la última semana

Rt: Serie de tiempo

Fallecidos por millón de habitantes

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Infectados confirmados por millón de habitantes

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Serie de tiempo de fallecidos por departamento

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Serie de tiempo de infectados confirmados por departamento

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¿Se están aplanando las curvas?

Nuevos infectados confirmados por semana

¿Se están aplanando las curvas?

Nuevos fallecidos por semana

Referencias y documentos

Anexo metodológico sobre Rt

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Código

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Bases de datos

https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
https://raw.githubusercontent.com/mauforonda/covid19-bolivia/master/confirmados.csv
https://raw.githubusercontent.com/mauforonda/covid19-bolivia/master/decesos.csv

R y librearías utilizadas

Anne Cori (2019). EpiEstim: Estimate Time Varying Reproduction Numbers from Epidemic Curves. R package version 2.2-1. https://CRAN.R-project.org/package=EpiEstim

Joshua Kunst (2020). highcharter: A Wrapper for the ‘Highcharts’ Library. http://jkunst.com/highcharter, https://github.com/jbkunst/highcharter.

Stefan Milton Bache and Hadley Wickham (2014). magrittr: A Forward-Pipe Operator for R. R package version 1.5. https://CRAN.R-project.org/package=magrittr

Hadley Wickham (2017). tidyverse: Easily Install and Load the ‘Tidyverse’. R package version 1.2.1. https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse

Hadley Wickham, Romain François, Lionel Henry and Kirill Müller (2020). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 1.0.0. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr

Hadley Wickham and Lionel Henry (2020). tidyr: Tidy Messy Data. R package version 1.1.0. https://CRAN.R-project.org/package=tidyr

Hadley Wickham (2019). rvest: Easily Harvest (Scrape) Web Pages. R package version 0.3.4. https://CRAN.R-project.org/package=rvest

Yihui Xie (2019). knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in R. R package version 1.24.